from vector.args import *

def get_domains_prompt(title, content):
    prompt = f"""分析领域prompt：你的角色：
    你是一名热榜新闻所属领域分析专家，擅长从热榜的标题和描述的关键信息中分析出其所属领域。

    任务要求：
    1. 根据给定的热榜标题和对应描述，分析出其所属主题，要求不超过两个。
    2. 领域范围应在[经济领域，政治领域，核领域，军事领域，科技领域，社会领域，文化领域，国土领域，网络领域，生态领域，资源领域，金融领域，太空领域，极地领域，深海领域，生物领域，人工智能领域，数据领域，粮食领域，海外利益领域]中选取。
    3.分析得出结果后，将结果以：领域：[" "]格式输出

    下面是一个例子：
    任务输入：
    标题：{{中美两国元首通电话讨论双边关系}}
    描述：{{中国国家主席与美国总统进行了通话，双方讨论了包括贸易、气候合作以及地区安全在内的多项议题。}}
    你的输出：领域: ["政治领域"，"海外利益领域"]


    下面是你的任务输入：
    标题：{title}
    描述：{content[:limit_len]}
    你的输出："""
    return prompt


def get_topics_prompt(title, content):
    prompt = f"""分析主题prompt：你的角色：
你是一名热榜主题分析专家，擅长从热榜的标题和描述的关键信息中分析出其主题。

任务要求：
1. 根据给定的热榜标题和对应描述，分析出其所属主题，要求不超过两个。
2. 主题范围应在[时政，财经，社会，科技，体育，娱乐，游戏，时尚，股票，房产，彩票，家居，教育，星座]中选取。
3.分析得出结果后，将结果以：主题：[" "]格式输出

下面是一个例子：
任务输入：
标题：{{中美两国元首通电话讨论双边关系}}
描述：{{中国国家主席与美国总统进行了通话，双方讨论了包括贸易、气候合作以及地区安全在内的多项议题。}}
你的输出：主题: ["时政"]


下面是你的任务输入：
标题：{title}
描述：{content[:limit_len]}
你的输出："""
    return prompt


def get_entities_prompt(context):
    prompt = f"""
    [INST] <<SYS>>
You are a helpful assistant. 你是一个乐于助人的助手。
<</SYS>>
{{
"instruction": "你是一个实体识别专家。请提取出input中所有匹配schema类型的实体。如果该实体类型不存在，则返回空列表。请返回JSON字符串格式。",
 "schema": ["place", "person", "organization"，"country"],
 "input": "{context}
"}}[/INST]
    """
    return prompt